의료 AI를 이야기할 때 흔히 떠올리는 장면은 “AI 의사”입니다. 암을 진단하고, 치료법을 고르고, 의사를 대체하는 이미지입니다. 하지만 Triomics의 사례가 보여주는 기회는 그보다 훨씬 현실적입니다.
Triomics는 암 치료 결정을 직접 내리는 AI가 아니라, 종양학 업무 흐름을 정리하는 AI에 가깝습니다.1 암센터 안에서 흩어진 의무기록을 읽고, 필요한 정보를 찾아내고, 진료와 임상시험 운영에 쓰기 쉽게 만드는 것이 핵심입니다.
최근 Triomics는 2,200만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치했습니다. Battery Ventures가 라운드를 주도했고, Nexus Venture Partners, Lightspeed, Y Combinator 등이 참여했습니다.1 이 투자가 의미 있는 이유는 단순히 의료 AI에 돈이 몰렸기 때문이 아닙니다. “범용 AI”가 아니라 “종양학이라는 좁고 복잡한 업무 영역”에 특화된 AI가 주목받고 있다는 점이 중요합니다.
암센터의 병목은 ‘판단’ 이전의 기록 정리다
암 환자의 의무기록은 짧고 단순하지 않습니다. 수년간의 치료 과정, 여러 병원의 자료, 외래 기록, 병리 보고서, 영상 판독문, 유전자 검사, 치료 계획, 외부 병원 스캔본, 팩스, PDF가 한 환자 안에 뒤섞일 수 있습니다.1
문제는 정보가 없다는 것이 아닙니다. 오히려 정보는 너무 많고, 형식은 제각각이며, 중요한 내용은 여러 문서 사이에 흩어져 있습니다. 의사와 운영 담당자는 진료나 연구에 필요한 정보를 찾기 위해 차트를 반복해서 뒤져야 합니다.
Triomics의 주요 사용자가 종양내과 의사와 암센터의 행정·운영 담당자라는 점도 이 맥락에서 이해할 수 있습니다.1 환자에게 직접 치료 답변을 주는 챗봇이 아니라, 병원 내부에서 반복되는 기록 확인과 정리 작업을 줄이는 도구인 셈입니다.
Triomics가 겨냥하는 두 가지 업무
Triomics가 집중하는 대표 영역은 임상시험 매칭입니다. 암 임상시험에는 환자가 참여할 수 있는지 판단하기 위한 포함·제외 기준이 있습니다. Triomics는 의무기록에서 이 기준과 관련된 정보를 추출해, 연구팀이 후보 환자를 더 빠르게 검토할 수 있도록 돕습니다.1
또 다른 기능은 예약 전 요약입니다. 진료 전에 핵심 병력과 치료 이력, 검사 결과를 정리해 의사가 차트 전체를 처음부터 읽는 부담을 줄입니다.1 특히 암 환자처럼 기록이 길고 복잡한 경우, 진료 전 요약은 단순한 편의 기능이 아니라 진료 준비 시간을 줄이는 실무 도구가 될 수 있습니다.
여기서 중요한 판단 기준은 “AI가 그럴듯한 요약을 만들었는가”가 아닙니다. 병원에서는 요약의 근거를 원문 기록으로 확인할 수 있어야 하고, 누가 어떤 정보에 기반해 판단했는지도 추적 가능해야 합니다. 의료 현장에서 AI의 가치는 화려한 답변보다 신뢰할 수 있는 업무 보조에서 먼저 증명됩니다.
왜 ‘좁고 깊은 AI’가 설득력을 갖는가
Triomics는 2021년에 설립됐고, 2024년 중반에는 1,500만 달러 규모의 시리즈 A를 유치했습니다.1 이후 시리즈 B까지 이어진 흐름은 종양학 특화 워크플로우 AI에 대한 시장의 관심을 보여줍니다.
범용 AI는 적용 범위가 넓지만, 병원 현장의 세부 업무와 규칙을 깊이 이해하기는 어렵습니다. 반대로 전문 AI는 시장이 좁아 보일 수 있지만, 특정 업무의 비용과 시간을 명확히 줄이면 구매 이유가 분명해집니다.
Triomics를 볼 때 던져야 할 질문도 바뀌어야 합니다.
“AI가 암을 치료할 수 있는가?”가 아니라, “암센터가 매일 겪는 기록 정리, 임상시험 선별, 진료 준비 부담을 얼마나 줄일 수 있는가?”입니다.
의료 AI의 다음 기회는 거창한 진단 자동화보다 지루하지만 반복적인 업무 자동화에 있을 가능성이 큽니다. 반복되고, 시간이 많이 들고, 비용이 큰 업무를 줄이는 것. Triomics는 바로 그 지점을 파고들고 있습니다.
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